| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-27页 |
| 1.1 什么是序列模体发现 | 第17页 |
| 1.2 序列模体的生物背景 | 第17-23页 |
| 1.2.1 转录因子结合位点 | 第17-19页 |
| 1.2.2 蛋白质线性模体 | 第19-21页 |
| 1.2.3 ChIP-seq数据集中的模体 | 第21-23页 |
| 1.3 不同类型数据集的比较 | 第23-24页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第24-27页 |
| 第二章 模体发现研究基础 | 第27-37页 |
| 2.1 问题定义 | 第27页 |
| 2.2 问题难度评测 | 第27-28页 |
| 2.3 模体表示 | 第28-30页 |
| 2.4 模体度量 | 第30-31页 |
| 2.5 模体评价 | 第31-32页 |
| 2.6 模体发现算法现状 | 第32-37页 |
| 2.6.1 精确算法 | 第32-34页 |
| 2.6.2 近似算法 | 第34-37页 |
| 第三章 一种求解植入(l, d)模体发现的模式驱动算法 | 第37-51页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 方法 | 第37-45页 |
| 3.2.1 符号和定义 | 第37-38页 |
| 3.2.2 PairMotif算法 | 第38-40页 |
| 3.2.3 选对 | 第40-41页 |
| 3.2.4 过滤l-mer | 第41-42页 |
| 3.2.5 验证模体 | 第42-45页 |
| 3.3 结果与讨论 | 第45-50页 |
| 3.3.1 时间和空间分析 | 第45-46页 |
| 3.3.2 模拟数据实验 | 第46-48页 |
| 3.3.3 真实数据实验 | 第48-50页 |
| 3.4 小结 | 第50-51页 |
| 第四章 一种快速有效的DNA序列模体发现算法 | 第51-65页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 方法 | 第51-57页 |
| 4.2.1 提取l-mer对 | 第51-53页 |
| 4.2.2 过滤l-mer对 | 第53-54页 |
| 4.2.3 求精l-mer对 | 第54-56页 |
| 4.2.4 PairMotif+ | 第56-57页 |
| 4.3 实验结果 | 第57-63页 |
| 4.3.1 模拟数据实验 | 第57-60页 |
| 4.3.2 真实数据实验 | 第60-63页 |
| 4.4 讨论 | 第63-64页 |
| 4.5 本章小节 | 第64-65页 |
| 第五章 大字符集高效模体发现算法研究 | 第65-87页 |
| 5.1 引言 | 第65-66页 |
| 5.2 预备知识 | 第66-68页 |
| 5.2.1 符号和问题定义 | 第66-67页 |
| 5.2.2 现有的模体stem搜索算法 | 第67-68页 |
| 5.3 Stem表示 | 第68-69页 |
| 5.4 Stem生成 | 第69-70页 |
| 5.5 Stem搜索算法 | 第70-77页 |
| 5.5.1 构建集合I | 第71-72页 |
| 5.5.2 验证stem | 第72-74页 |
| 5.5.3 用剪枝加速验证 | 第74-75页 |
| 5.5.4 StemFinder | 第75-77页 |
| 5.6 结果与讨论 | 第77-86页 |
| 5.6.1 比较不同算法生成的stem | 第77-78页 |
| 5.6.2 比较构建集合I的方法 | 第78-80页 |
| 5.6.3 模拟数据集上的结果 | 第80-84页 |
| 5.6.4 真实数据集上的结果 | 第84-86页 |
| 5.7 小结 | 第86-87页 |
| 第六章 大规模DNA序列数据集高效模体发现算法研究 | 第87-103页 |
| 6.1 引言 | 第87页 |
| 6.2 方法 | 第87-95页 |
| 6.2.1 方法概述 | 第87-89页 |
| 6.2.2 挖掘步 | 第89-91页 |
| 6.2.3 合并步 | 第91-94页 |
| 6.2.4 整体算法 | 第94-95页 |
| 6.3 结果与讨论 | 第95-102页 |
| 6.3.1 挖掘凸显子串的概率分析 | 第95-96页 |
| 6.3.2 模拟数据集上的结果 | 第96-100页 |
| 6.3.3 真实数据集上的结果 | 第100-102页 |
| 6.4 小结 | 第102-103页 |
| 第七章 结论和展望 | 第103-105页 |
| 7.1 结论 | 第103-104页 |
| 7.2 展望 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-116页 |
| 致谢 | 第116-117页 |
| 作者简介 | 第117-119页 |
| 1.基本情况 | 第117页 |
| 2.教育背景 | 第117页 |
| 3.攻读博士学位期间的研究成果 | 第117-119页 |